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GPU计算的优势
复杂的人工智能算法训练与计算经常涉及上亿的参数，这些参数的计算需要大量的计算能力，目前在深度学习领域，GPU计算已经成为主流。
复杂的人工智能算法训练与计算经常涉及上亿的参数，这些参数的计算需要大量的计算能力，目前在深度学习领域，GPU计算已经成为主流。
GPU计算的原理
整体分为4步：
1、从主机内存将需要处理的数据copy到GPU的内存
2、CPU发送数据处理执行给GPU
3、GPU执行并行数据处理
4、将结果从GPU内存copy到主机内存
整体分为4步：
1、从主机内存将需要处理的数据copy到GPU的内存
2、CPU发送数据处理执行给GPU
3、GPU执行并行数据处理
4、将结果从GPU内存copy到主机内存
深度学习
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
我们的服务
l 特价产品（服务器软硬件安装测试好，邮寄给客户，客户收货后上机即可用。一年质保，但不提供上门服务）
l 三包产品（服务器软硬件安装测试好，送货上门。三年上门服务）
l 免费搭建基础使用环境，包括编译开发环境、并行计算、集群系统、GPU计算等
l 提供系统管理、使用培训,包括开关机系统、文件系统维护、文件系统结构、常规 Linux使用介绍等。
集群清单及功能要求：
1、计算能力：总计算CPU核心604个（含管理节点）
2、操作系统：centos 7.6向下兼容
3、集群管理/作业调度：集群管理软件
4、存储容量：96T
5、管理网络：千兆管理网络
1、计算能力：总计算CPU核心604个（含管理节点）
2、操作系统：centos 7.6向下兼容
3、集群管理/作业调度：集群管理软件
4、存储容量：96T
5、管理网络：千兆管理网络
建立专业计算工具的服务平台，面向高校广大科研人员开放专业计算服务